⼤数据作为时下最⽕热的IT⾏业的词汇，随之⽽来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕⼤数据的商业价值的利⽤逐渐成为⾏业⼈⼠争相追捧的利润焦点。随着⼤数据时代的来临，⼤数据分析也应运⽽⽣。那么0基础该如何学习⼤数据分析呢？
today有梦⼀、了解⼤数据分析的五个基本⽅⾯
1，可视化分析
今生相爱⼤数据分析的使⽤者有⼤数据分析专家，同时还有普通⽤户，但是他们⼆者对于⼤数据分析最基本的要
求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现⼤数据特点，同时能够⾮常容易被读者所接受，就如同看图说话⼀样简单明了。
2，数据挖掘算法
钟镇涛个人资料简介及⼤数据分析的理论核⼼就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本⾝具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计⽅法（可以称之为真理）才能深⼊数据内部，挖掘出公认的价值。另外⼀个⽅⾯也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理⼤数据，如果⼀个算法得花上好⼏年才能得出结论，那⼤数据的价值也就⽆从说起了。
3，预测性分析能⼒
⼤数据分析最终要的应⽤领域之⼀就是预测性分析，从⼤数据中挖掘出特点，通过科学的建⽴模型，之后便可以通过模型带⼊新的数据，从⽽预测未来的数据。
4，语义引擎
dnf传承装备怎么升级⼤数据分析⼴泛应⽤于⽹络数据挖掘，可从⽤户的搜索关键词、标签关键词、或其他输⼊语义，分析，判断⽤户需求，从⽽实现更好的⽤户体验和⼴告匹配。
5，数据质量和数据管理
⼤数据分析离不开数据质量和数据管理，⾼质量的数据和有效的数据管理，⽆论是在学术研究还是在商业应⽤领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。⼤数据分析的基础就是以上五个⽅⾯，当然更加深⼊⼤数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深⼊的、更加专业的⼤数据分析⽅法。
⼆、要明⽩分析什么数据
⼤数据要分析的数据类型主要有四⼤类：
1.交易数据（TRANSACTION DATA）
⼤数据平台能够获取时间跨度更⼤、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更⼴泛的交易数据类型进⾏分析，不仅仅包括POS或电⼦商务购物数据，还包括⾏为交易数据，例如Web服务器记录的互联⽹点击流数据⽇志。
2.⼈为数据（HUMAN-GENERATED DATA）
赛尔号超能系精灵⾮结构数据⼴泛存在于电⼦邮件、⽂档、图⽚、⾳频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产⽣的数据流。这些数据为使⽤⽂本分析功能进⾏分析提供了丰富的数据源泉。
3.移动数据（MOBILE DATA）
能够上⽹的智能⼿机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通⽆数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个⼈信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告⼀个新的地理编码）。
4.机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
这包括功能设备创建或⽣成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、⼯⼚机器和连接互联⽹的家⽤电器。这些设备可以配置为与互联⽹络中的其他节点通信，还可以⾃动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进⾏分析。机器和传感器数据是来⾃新兴的物联⽹（IoT）所产⽣的主要例⼦。来⾃物联⽹的数据可以⽤于构建分析模型，连续监测预测性⾏为（如当传感器值表⽰有问题时进⾏识别），提供规定的指令（如警⽰技术⼈员在真正出问题之前检查设备）。
朱永博高小淑以上是0基础学习数据分析掌握的基本要点中的⼀部分，学习知识肯定都是要从简单的基础定理了解学习⾛，学⼤数据分析也是如此，⾸先了解它的五个基本⽅⾯，再了解分析数据应该分析什么数据。
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